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五、结论

P2P网贷平台作为一种新型金融中介，结合了互联网的特点和信贷市场的金融服务， 提高了资金的使用效率，是现有银行体系的有益补充，在经济学上具有合理性（谢平，2012）。 但随着网贷市场规模的扩张，监管缺失等问题使网贷市场存在的风险逐步暴露，市场主体在参与过程中对网贷市场利率波动运行背后所反映的经济现象与风险的甄别能力相当有限， 而充分意识到网贷市场利率波动运行过程中的特点，可以提高网贷市场效率及为金融当局引导互联网金融健康发展提供借鉴。

随着互联网金融的兴起，网络借贷领域吸引了越来越多学者的关注，学术界关于网贷市场的研究也不断深化，但目前而言大多数有关利率的研究均集中在借款人微观的个体因素对利率的影响方面，使用时间序列的方法对网贷市场利率的波动特征进行刻画，并探讨其背后经济现象的学术文献非常少见。我们以中国网贷市场2012年3月16日到2014年5月21 日期间的利率数据作为研究样本，考察了市场利率的波动特征及其背后所反映的经济现象。

在对样本的描述性统计分析中，发现网贷市场的平均利率为18.198%，说明借款人在网贷市场 的借款成本要远远高于正规金融机构的借款成本， 因此总体而言网贷平台并没有在很大程度上改善小微借贷主体的融资状况降低其融资成本。同时，网贷市场的利率运行具有一定的“波动聚集性”和趋势性的特征，进一步对网贷市场利率与宏观经济变动及货币供求之间的关系进行探讨，结果发现网贷市场具有“逆周期性”，而Shibor隔夜拆借利率与网贷市场利率之间存在单向Granger因果系，两者之间具有一种单向的溢出效应。

在实证分析中，首先验证了中国的P2P网贷市场利率表现出了显著的ARCH效应；其次构建了不同分布下的AR-GARCH模型来刻画网贷市场利率的波动特征，得出网贷市场利率的波动具有显著的聚集性并具有宽尾的特征，同时由于利率中所包含的信息无法完全反映其中的违约风险，因此弱势有效市场不能在网络借贷市场上成立。

此外，我们还发现网贷市场利率波动存在着反转效应，而预期理论结合网贷市场参与主体的行为能够较好对该现象进行解释。但中国网贷市场中并不存在一种高风险、高收益现象， 整体上市场 正处于一个并不成熟但逐步完善的过程之中。最后使用学生t分布（t）及广义误差分布（GED）来刻画这种网贷市场利率波动的非对称性， 发现了网贷市场利率的波动具有“杠杆效应”，网贷市场 利率的下跌比同等程度的上涨对网贷市场带来的利率波动影响更大，但由于目前中国互联网金融的相关制度还有待完善，而在一个制度相对而言并不完善的市场中，存在着高度的不确定性 因此这种杠杆效应所带来的影响并不显著。

互联网金融在 2014 年的“两会”中首次写入政府工作报告，网络借贷作为互联网金融的重要组成部分，近年的发展备受瞩目，而充分意识到网贷市场利率波动中的特点，可以为借贷主体和金融管理当局引导P2P网贷市场有序发展提供一定的依据。我们的研究不仅丰富了P2P网络借贷利率领域的研究文献，还对金融监管当局和市场主体有一定的参考价值。随着近年国内投资者对互联网金融市场的投资情绪不断升温，网络借贷的市场利率也迅速提高，这不仅反映出当前金融市场的投资渠道狭小，而且警示市场上可能存在流动性过剩的问题。

对此，我们认为，相对于传统借贷市场而言，网络借贷市场的整体规模较小，对于经济及货币的变动更加灵敏，同时能够更加及时有效地反映金融市场的风险变动与市场化的进程。因此，金融管理当局可尝试将网络借贷市场利率作为衡量中国金融市场流动性以及宏观经济走势的一种补充手段，而在监管方面，则需要注意由于制度变迁而给网贷市场带来的市场结构的突变，防止多平台借贷及赌博式融资引发的系统性风险。

此外，网贷利率与贷款期限有很大关系，而本文的局限之处在于尚未探讨期限结构在利率形成中的作用。随着中国 P2P网贷市场规模的不断扩大，借贷双方所面临的利率风险将会越来越大。然而，目前由于中国的 P2P网贷市场监管体系和监测系统的应用和实施尚处于起步阶段，因此我们无法使用金融工程中的方法，构建该市场内包含期限结构的利率风险管理模型。但是，有理由相信，随着中国P2P网贷市场监管体系和监测系统的不断成熟，在未来的研究中，我们可以采用金融工程的方法，例如 Nelson-Siegel族等模型，拟合网贷市场利率期限结构的动态特征，进而寻找解决之道。

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